import altair as alt
import pandas as pd
import geopandas as gpd

df = pd.read_csv('population_trends.csv')
df = df[df.region != 'Ukraine']
df.head()

	region	year	rate
31	Crimea	1989	3.9
32	Crimea	1990	2.5
33	Crimea	1991	0.9
34	Crimea	1992	-0.7
35	Crimea	1993	-2.7

ua = gpd.read_file('ukraine.json')

last_year = df["year"].max()

last_year

2019

cur_df = df[df["year"] == last_year]

карта, котра відображає рівень приросту / скорочення населення за регіонами станом на останній доступний рік

При наведенні на якийсь регіон на карті він має виділятися на графіку за допомогою товщини лінії та її кольору.

select_region = alt.selection_single(on = 'mouseover', nearest = False, empty = 'none')

base = alt.Chart(ua).transform_lookup(
    lookup = 'NAME_1',
    from_ = alt.LookupData(data = cur_df, 
                           key = 'region',
                           fields=['region', 'rate'])
).mark_geoshape(stroke='black', strokeWidth=1).encode(
    color = alt.Color('rate:O'),
    tooltip = [alt.Tooltip('rate:O'),
    alt.Tooltip('region:N')]
)

stroked = alt.Chart(ua).transform_lookup(
    lookup = 'NAME_1',
    from_ = alt.LookupData(data = cur_df, 
                           key = 'region',
                           fields=['region', 'rate'])
).mark_geoshape(stroke='red', strokeWidth=2).encode(
    color = alt.Color('rate:O'),
    opacity = alt.condition(select_region, alt.value(1), alt.value(0))
).add_selection(
    select_region
)



alt.layer(base, stroked).properties(width = 900, height = 500, background = '#F9F9F9', padding = 25)

лінійний графік, котрий відображає рівень приросту / скорочення населення за регіонами за всіма роками (одна лінія на графіку - один регіон)

При наведенні на якусь лінію на графіку відповідний їй регіон має виділятися на карті за допомогою прозорості.

alt.data_transformers.disable_max_rows()

DataTransformerRegistry.enable('default')

select_region = alt.selection_single(on = 'mouseover', nearest = False, fields = ['region'], empty = 'all')


line_chart = alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x = alt.X('year:Q'),
    y = alt.Y('rate:Q'),
    tooltip = [alt.Tooltip('rate:O'),
    alt.Tooltip('region:N')],
    detail = alt.Detail('region:N'),
    opacity = alt.condition(
        select_region,
        alt.value(1),
        alt.value(0.3)
    )
    
)

ua_map = alt.Chart(ua).transform_lookup(
    lookup = 'NAME_1',
    from_ = alt.LookupData(data = cur_df, 
                           key = 'region',
                           fields=['region', 'rate'])
).mark_geoshape(stroke='black', strokeWidth=1).encode(
    color = alt.Color('rate:O'),
    tooltip = [alt.Tooltip('rate:O'),
    alt.Tooltip('region:N')],
    opacity = alt.condition(
        select_region,
        alt.value(1),
        alt.value(0.3)
    )
)

line_chart.properties(width = 800, height = 400).add_selection(select_region) & ua_map.properties(width = 800, height = 300).add_selection(select_region)